高中生睡眠质量现状及影响因素分析

  目的  研究高中生睡眠质量现状及影响因素, 为有针对性地改善高中生睡眠质量提供依据。  方法  2020年在中国4个区域(上海、青海、澳门、河南)招募各年级高中生4 793名, 问卷收集人口统计学信息、睡眠情况、精神状况、生活习惯等信息, 采用描述性统计和Logistic回归方法分析高中生睡眠质量及影响因素。  结果  高中生睡眠障碍检出率为24.2%, 睡眠时间 < 7 h/d者占71.4%。单因素分析显示, 人际关系敏感、抑郁、焦虑症状、学习压力、家庭压力、人际关系压力对高中生睡眠障碍影响有统计学意义(χ2值分别为1 147.98, 1 228.35, 1 032.54, 371.05, 497.61, 475.39, P值均 < 0.01)。咖啡浓茶、饮酒、吸烟(包括二手烟)、电子产品使用、晚睡、睡前饮食、不良睡眠环境、父母患睡眠障碍与高中生睡眠障碍发生呈正相关, 规律运动与高中生睡眠障碍发生呈负相关(χ2值分别为160.28, 127.73, 108.02, 113.27, 470.91, 340.95, 72.02, 155.53, 116.30, 76.96, 28.75, 12.89, P值均 < 0.05)。  结论  高中生睡眠质量有待改善。学校及家长应注意高中生的心理健康及生活习惯, 帮助高中生提升睡眠质量, 顺利成长。     

高中生对临床医学培养模式的认知度调查及其对报考意愿的影响分析

目的：调查高中生对临床医学培养模式的认知情况,并分析高中生报考临床医学意愿与认知情况的相关性。方法：向上海、浙江、贵州、江西共10所高中的高中生发放问卷6000份。结果：6000份问卷总计回收有效问卷5344份。高中生报考意愿均值4.49,高中生对于现行临床医学教育培养模式的了解程度较低。高中生对培养模式的了解程度与报考意愿存在相关性。结论：加强对临床医学专业培养模式的了解,促进国家人才培养资源的高效利用。     

一种基于形态学与区域连通性的3D鼻腔分割算法

目的为改进手动勾勒鼻腔区域,该文提出了基于形态学与区域联通性的3D鼻腔分割算法。方法首先根据颅脑CT的影像特点,设计颅脑掩模,消除机架等非目标区域的影响;其次根据鼻腔的结构特征,在2D层面上设计了基于二值化与形态学的腔体目标的提取算法;最后将序列图像合成3D图像,利用连通区域分析,获取鼻腔区域。将结果与影像专家的手动勾勒结果对比,利用Jaccard Similarity系数进行评价。对分割结果进行冠状面成像,计算鼻腔横截面积,获取鼻腔横截面积随距离的变化曲线。结果该算法对正常儿童的CT影像进行处理,鼻腔各层的分割精度均保持在94%以上;且鼻腔横截面积随距鼻孔距离变化曲线与鼻声反射法测量的结果是一致的。结论该算法在鼻腔的快速分割和相关疾病的功能分析上,具有一定的临床应用价值。